Problématique :
Comment améliorer la détection des usagers de la route grâce à l’imagerie multimodale ?
Avec l’avancée récente des technologies, notamment des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), il devient essentiel de détecter rapidement les usagers de la route afin de réduire le risque d’accident. Cependant, les caméras classiques montrent leurs limites lorsque la visibilité est dégradée (brouillard, éblouissement ou nuit). L’utilisation conjointe d’images RGB (couleur) et infrarouges permet d’améliorer la visibilité et la détection dans toutes les conditions, ce qui représente un avantage majeur dans le développement de ces systèmes.
Jeu de données LYNRED-MDS
C’est dans ce contexte que la Chaire Deep Red, porté par la Fondation Grenoble INP grâce au mécénat de LYNRED, a créé le jeu de données LYNRED-MDS, qui combine infrarouge et RGB, afin de fournir des données plus variées et réalistes, destinées au développement de systèmes de vision plus performants. Contrairement aux jeux de données déjà existants, LYNRED-MDS contient 4 000 paires d’images, acquises dans des environnements très variés : zones urbaines, rurales et montagneuses, ainsi que dans des conditions de saisons et de températures diverses, afin de mieux représenter la diversité des situations possibles sur la route.
Acquisition des images
Les images du jeu de données LYNRED-MDS ont été acquises à l’aide de deux caméras disposées sur le toit d’un véhicule d’essai. Ces caméras étaient placées comme sur le schéma ci-dessous et synchronisées afin de capturer des images au même instant, à 30 images par seconde. Cependant, une image est conservée toutes les trois secondes afin de maximiser la diversité des scènes.
Pour le problème de détection d’objets, seule la paire de caméras située à gauche est utilisée. Afin d’obtenir des images correctement alignées dans la zone d’intérêt, les capteurs sont orientés de manière à ce que les objets situés à grande distance (dans ce cas, à plus de 10 mètres) apparaissent alignés sur tous les capteurs.
(a) Schéma du dispositif d’acquisition.
(b) Photographie du dispositif réel installé sur le toit du véhicule.
Accès aux données
Le jeu de données est disponible gratuitement sur ce lien.
Référence
https://ieeexplore.ieee.org/document/11533396
L. Arbez, J. Matias, X. Brenière, J. Chanussot and R. Phlypo, « Descriptor: LYNRED Mobility Dataset Multimodal Detection Subset (LYNRED-MDS), » in IEEE Data Descriptions, vol. 3, pp. 413-421, 2026, doi: 10.1109/IEEEDATA.2026.3695478
